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斯里尼瓦斯·阿里加普迪;尤瓦尔·海勒;伊加尔·米尔赫泰奇

经验最丰富的支付动态下囚犯困境中叛逃的不稳定性。 （英语） Zbl 1471.91059号

《经济学杂志》。理论 197，文章ID 105174，第24页（2021）.
小结：我们研究了种群动力学，在该种群动力学下，每个修改代理对每个动作进行了k次测试，每次测试都针对一个新加入的对手，并选择测试阶段平均收益最高的动作。当（k=1）时，叛逃在囚犯困境中是全局稳定的。相反，当（k>1）时，我们表明，如果叛逃收益不太大，则存在一个全局稳定状态，其中代理合作的概率在28%到50%之间。其次，我们刻画了一般对策中严格平衡点的稳定性。我们的结果表明，与文献中通常研究的情况（k=1）相比，经验上可信的情况（k>1）可以产生不同的定性预测。

引用于6文件

MSC公司：

91A40型 其他游戏理论模型

关键词：

学习;合作;经验最丰富的回报动态;取样平衡;进化稳定性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Arigabudi}等人，J.Econ。理论197，文章ID 105174，24 p.（2021；Zbl 1471.91059）
全文： DOI程序 arXiv公司

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